下载文档原格式
生物信息学中的序列比对技术分析随着生物技术的不断进步，自动化测序技术的快速发展，大量生物学数据呈爆炸式增长。
同时，对生物信息学分析的需求日益增大，序列比对则成为生物信息学最常见的分析手段之一。
序列比对技术可以对已知序列与未知序列进行匹配、比对，以找出其中的异同点，分析其功能和演化关系，是生物科学、基因组学等分支的核心技术之一。
1. 序列比对的基本概念序列比对是指将两个或多个序列进行对比，找出它们的相似和不同之处的过程。
从基本原理上讲，序列比对是将一条DNA或RNA序列与另一条同源序列进行匹配的过程，而通过比较相同和不同之处来推断它们可能存在的共同祖先。
所谓同源序列，指的是两个或多个序列具有较高的序列相似度，可能来自相同种属的生物体或同一基因家族中的不同基因成员。
同源序列对于了解分子进化、基因结构与功能以及物种关系具有重要的意义。
2. 序列比对的类型在生物信息学领域，基本可以将序列比对分为全局比对和局部比对两种。
（1）全局比对全局比对是指将整个序列与另一条序列进行比对，寻找全长匹配区域。
全局比对适用于已知的高度同源性序列分析。
最常用的全局比对算法包括 Needleman-Wunsch 和 Smith-Waterman 算法。
其中，Needleman-Wunsch 算法较为严谨，适用于匹配全长序列；而 Smith-Waterman 算法则更为灵活，可以匹配任意长度的序列片段，并且可以找到更为相似的匹配序列。
（2）局部比对局部比对是指只比对序列中一部分序列，而不需要考虑整个序列，寻找相似或同源的序列区间。
相较于全局比对，局部比对更适合用于寻找序列中比较短且高度相似的区域。
常用的局部比对算法有 BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) 和 FASTA (Fast Alignment Search Tool) 算法。
这些算法适用于较长的未知序列与基因或蛋白质序列数据库进行比对。
blast应用实例Blast是一种常用的生物信息学工具，用于比对和分析生物序列。
它可以将一个或多个查询序列与数据库中的目标序列进行比对，通过比对结果提供有关序列相似性、保守区域和功能注释的信息。
以下是Blast应用的一些实例：1.从NCBI数据库搜索相似序列：Blast可以用于从NCBI的数据库中搜索与给定序列相似的序列。
例如，如果我们有一个未知的蛋白质序列，我们可以使用Blast将其比对到NCBI的非冗余蛋白质数据库上，以找到与之相似的蛋白质序列。
这对于鉴定新的蛋白质家族、推断功能等非常有用。
2.基因注释：Blast可以用于对新的基因序列进行功能注释。
例如，通过比对一个未知的DNA序列到已知的基因组序列数据库，我们可以获得对应的基因区域、编码蛋白质以及可能的功能信息。
这对于基因组学研究和药物研发很重要。
3.遗传多样性分析：Blast也可以用于研究不同物种或个体之间的遗传差异。
通过比对DNA或RNA序列，可以鉴定不同物种或个体之间的变异位点。
这对于研究进化、种群遗传学和物种鉴定具有重要意义。
4.病原体识别：Blast可以用于快速识别和鉴定病原体。
通过比对未知的病原体序列到已知的病原体数据库，可以确定其种类和亚型。
这对于疾病的诊断和流行病学研究非常有帮助。
5.系统发育分析：Blast在系统发育学中也被广泛应用。
通过比对多个物种的DNA或蛋白质序列，可以构建物种间的进化关系树。
这对于研究生物的进化历史和亲缘关系具有重要意义。
6.基因工程：Blast可以用于在已知的基因库中寻找与目标序列相似的基因。
这对于基因工程和生物治疗的设计和优化非常有用。
通过比对获取相关蛋白质、启动子、调控序列等信息，可以进行目标基因的定向改造和调节。
7.基因家族研究：Blast可以用于鉴定和研究特定基因家族。
通过比对已知基因家族的代表性成员，可以找到其他类似的基因序列。
这对于研究基因家族的进化、功能和调控具有重要意义。
8.转录因子结合位点预测：Blast可以用于识别和预测转录因子结合位点。
计算机技术在生物学科的应用1.序列比对序列比对其意义是从核酸、氨基酸的层次来比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性，进而推测其结构功能及进化上的联系。
研究序列相似性的目的是通过相似的序列得到相似的结构或功能，也可以通过序列的相似性判别序列之间的同源性，推测序列之间的进化关系。
序列比对是生物信息学的基础，非常重要。
序列比对中最基础的是双序列比对，双序列比较又分为全局序列比较和局部序列比较，这两种比较均可用动态程序设计方法有效解决。
在实际应用中，某些在生物学上有重要意义的相似性不是仅仅分析单条序列，只能通过将多个序列对比排列起来才能识别。
比如当面对许多不同生物但蛋白质功能相似时，我们可能想知道序列的哪些部分是相似的，哪些部分是不同的，进而分析蛋白质的结构和功能。
为获得这些信息，我们需要对这些序列进行多序列比对。
多重序列比对算法有动态规划算法、星形比对算法、树形比对算法、遗传算法、模拟退火算法、隐马尔可夫模型等，这些算法都可以通过计算机得以解决。
2.数据库搜索随着人类基因组计划的实施，实验数据急剧增加，数据的标准化和检验成为信息处理的第一步工作，并在此基础上建立数据库，存储和管理基因组信息。
这就需要借助计算机存储大量的生物学实验数据，通过对这些数据按一定功能分类整理，形成了数以百计的生物信息数据库，并要求有高效的程序对这些数据库进行查询，以此来满足生物学工作者的需要。
数据库包括一级数据库和二级数据库，一级数据库直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释；二级数据库是对基本数据进行分析、提炼加工后提取的有用信息。
分子生物学的三大核心数据库是GenBank核酸序列数据库，SWISS-PROT蛋白质序列数据库和PDB生物大分子结构数据库，这三大数据库为全世界分子生物学和医学研究人员了解生物分子信息的组织和结构，破译基因组信息提供了必要的支撑。
但是用传统的手工分析方法来处理数据显然已经无法跟上新时代的步伐，对于大量的实验结果必须利用计算机进行自动分析，以此来寻找数据之间存在的密切关系，并且用来解决实际中的问题。
实验二_数据库相似性搜索与序列比对实验二数据库相似性搜索与序列比对实验原理：数据库相似性搜索以两两序列比对为基础，将感兴趣的基因序列与序列数据库中的每个序列进行比较，鉴别出相似的序列。
搜索结果显示出与最佳匹配序列的对位排列及匹配记分。
序列数据库搜索对发现基因的功能非常有效。
fasta和blast是两个著名的用于数据库相似性搜索的软件包。
其中blast（basiclocala1ignmentsearchtool）基于局部比对的搜索工具，是一种启发式搜索算法服务软件，包括blastp，blastn，blastx，tblastn 和tblastx程序。
实验目的和要求：学习数据库相似性检索和序列比对的程序的使用，能够理解程序给出的结果，从中获取有关功能和结构的信息。
（1）要求学生使用所学的数据库检索方法检索数据库中的特定基因（2）掌握数据库相似性搜索工具blast的基本比对方法，参数设置及结果分析（3）掌握核酸和蛋白质序列的比对方法、参数设置和结果分析实验材料：未知核酸序列；未知氨基酸序列；SOD基因工具软件：（1）数据库检索工具Entrez一、利用blast中的special类下的aligntwosequences(bl2seq)比较人与老鼠的sod基因蛋白质序列的相似性程度（1）人类aab27818是通过NCBI 1的ntrez和小鼠3gtt_E的SOD基因氨基酸序列或登录号（SOD分为SOD1或SOD2等，检索时注意选择完全相同的SOD基因）搜索蛋白质数据库获得的。
（2）进入NCBI的blast网页，然后选择specializedlast下的align two sequences（bl2seq）程序来比较这两个序列（3）选择blastp子程序，将序列或登录号分别粘贴到序列框中（4）其他选项采用默认的设置，运行程序（5）分析结果，并回答以下问题NCBI的Entrez搜索中使用了哪些关键词？humanandsodmouseandsod人和小鼠SOD基因蛋白质序列的注册号是多少？人aab27818 1和鼠标3gtt_e两序列比对得到的一致性百分比和相似性百分比分别为多少？识别127/153（83%）阳性135/153（88%）两序列比对结果中哪些区域出现了gap?差距0/153（0%）二、利用specielizedblast的conserveddomain进行蛋白质保守结构域分析（1）进入ncbi的blast网页（2）选择specialize last to enter下的保守域超链接（3）在cazy数据库查找一个糖苷水解酶glycosidehydrolases（gh+学号），获得其蛋白质序列或蛋白质序列的genbank登录号aek59386.1（4）在保守域页面的输入框中输入糖苷水解酶的登录号或蛋白质（5），选择默认参数，点击提交进行提交分析（6）阅读得到的结果，点击各hit的超链接了解找到的结构域的功能（7）将结构域图形和表格记录在实验报告中三、利用blast在数据库中搜索不同物种的同源基因（1）利用文献检索工具检索clostridiumthermocellum嗜热梭菌与其纤维素降解功能相关的基因，例如糖苷水解酶glycosidehydrolases（gh+学号）或多糖裂解酶polysaccharidelyases(pls)或碳水化合物酯酶carbohydrateesterases(ces)等（2）利用ncbi的entrez检索该基因获得其核酸序列ab125373或者使用（2）中的蛋白质注册号通过NCBI数据库中的相关信息链接到核酸数据库，以获得基因的核酸注册号或序列（3）利用blastn进行数据库相似性搜索搜索其他微生物中的同源基因（4）分析blast结果，并回答以下问题检索获得基因名称是？chi19-1该基因的登录号是多少？ab125373进行blastn搜索的数据库选项为？nr请列出其他3-5种具有该基因及其同源基因的微生物的注册号？ap009493.1。
序列比对和数据库搜索引言在生物学的研究中,有一个常用的方法,就是通过比较分析获取有用的信息和知识。
达尔文正是研究比较了galapagos finches同其它一些物种的形态学特征，从而提出了自然选择学说。
今天，我们对基因和蛋白质序列进行比较，从本质上来讲是同达尔文一样，进行同样的分析，只不过更加精细，更加详尽。
在这个意义上，我们从核酸以及氨基酸的层次去分析序列的相同点和不同点，以期能够推测它们的结构、功能以及进化上的联系。
最常用的比较方法是序列比对，它为两个或更多个序列的残基之间的相互关系提供了一个非常明确的图谱。
在这一章，我们只讨论一下双重比对，即只比较两个序列，至于较多的序列即多序列比对，将在下一章介绍。
七十年代以来，DNA测序方法的飞速发展，极大地引发了序列信息量的扩增，从而使可供比较的序列数量呈现爆炸式增长。
分子生物学家应该意识到，将未知序列同整个数据库中的已知序列进行比较分析已经成为他们手中一个强有力的研究手段。
在过去的三十年里，即使不提及计算机的应用，序列比较的各种算法也已经发展得越来越迅速，也越来越成熟，已经能够跟上序列数据库增长的步伐。
今天，我们已经拥有一些小的模式物种的基因组的全序列，还拥有人类基因序列的一些较大的样品，我们已经进入比较基因组时代，也就是说，对两个物种进行全基因组序列比较已经不再是一个梦想。
序列比对的进化基础进行序列比对的目的之一是让人们能够判断两个序列之间是否具有足够的相似性，从而判定二者之间是否具有同源性。
值得注意的是，相似性和同源性虽然在某种程度上具有一致性，但它们是完全不同的两个概念。
相似性是指一种很直接的数量关系，比如部分相同或相似的百分比或其它一些合适的度量，而同源性是指从一些数据中推断出的两个基因在进化上曾具有共同祖先的结论，它是质的判断。
基因之间要么同源，要么不同源，绝不象相似性那样具有多或少的数量关系。
如图7.1所示，比较家鼠和小龙虾的同源的胰蛋白酶序列，发现它们具有41%的相似性。
BLAST相关术语及参数详解BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种用于序列比对的常用算法和程序。
它可以在数据库中和比对两个序列，并根据相似度进行排序。
BLAST包含一些相关的术语和参数，下面将对其进行详细解释和说明。
1.序列：BLAST用于比对和的数据单位，可以是蛋白质或核酸序列。
2.比对：将查询序列与数据库中的参考序列进行比较，并确定相似度、匹配位置和分数。
3. 数据库：包含参考序列的集合，可以是蛋白质数据库（如NCBI NR）或核酸数据库（如GenBank）等。
4.查询：待比对的目标序列，由用户提供。
5.相似度：比对后序列之间的相似性程度。
BLAST使用分数和百分比的形式表示相似度，分数越高，相似度越高。
6.插入：在比对过程中，为了使两个序列对齐，可能会在其中一个序列中插入一些“缺失”的字符。
7.缺失：在比对过程中，由于插入或删除操作，导致序列之间的位置不对齐，出现缺失。
8.匹配：在比对过程中，两个序列之间相同的字符，表示两个序列在该位置上具有相同碱基或氨基酸。
9.分数：BLAST使用分数来评估两个序列之间的相似性程度。
分数越高，表示两个序列越相似。
10.E值：期望值，表示在随机情况下，出现当前比对的得分或更高得分的概率。
E值越小，表示比对结果越可信。
11.阈值：用于筛选比对结果的最小分数值或E值。
低于阈值的比对将被排除。
12. Bit score：比对结果的分数，以位（bit）为单位。
Bit score 越高，表示比对结果越可信。
13.靶序列：在数据库中时，将查询序列与之比对的参考序列。
14.检索：从数据库中返回与查询序列相似的参考序列。
15.空间：指定比对程序在数据库中的范围。
可以是整个数据库，也可以是特定的序列子集。
16.高分值段对（HSPs）：在BLAST比对结果中，指在两个序列中同时出现的相似部分。
17. 元数据库：元数据库是一个包含多个数据库的组合，可用于BLAST。
blast使用指南Blast使用指南Blast（Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用于生物信息学研究中的序列比对分析工具。
它可以根据输入的查询序列，在数据库中搜索相似序列，并给出比对结果。
本文将为大家提供一份Blast使用指南，帮助大家更好地使用Blast进行序列比对分析。
一、什么是Blast？Blast是一种基于局部比对算法的工具，它可以在大规模的数据库中快速搜索相似的序列。
通过比对查询序列和数据库中的序列，Blast 可以找到相似度较高的序列，从而推测它们之间的功能和结构的相似性。
二、Blast的使用步骤1. 准备查询序列在使用Blast之前，首先需要准备查询序列。
查询序列可以是DNA 序列或蛋白质序列，可以通过实验测序或从已有的数据库中获取。
确保查询序列的准确性和完整性非常重要，因为查询序列的质量将直接影响到Blast的结果。
2. 选择合适的Blast程序和数据库Blast有多个版本和程序可供选择，根据具体的研究目的和需求，选择合适的Blast程序和数据库非常重要。
常用的Blast程序包括Blastn（用于DNA序列比对）、Blastp（用于蛋白质序列比对）等。
数据库则可以选择NCBI的nr数据库、UniProt数据库等。
3. 运行Blast程序在选择好Blast程序和数据库后，可以通过命令行或图形界面来运行Blast程序。
对于初学者来说，推荐使用图形界面，因为图形界面更直观、易于操作。
在运行Blast程序时，需要输入查询序列文件和选择合适的参数设置，如比对算法、期望阈值、返回结果的数量等。
4. 解读Blast结果Blast运行完毕后，会生成一个结果文件。
这个结果文件包含了查询序列和数据库中相似序列的比对结果。
通过分析比对结果，可以了解到查询序列与数据库中序列的相似性程度、可能的功能和结构等信息。
需要注意的是，Blast结果并不是绝对准确的，需要结合实验数据和其他信息进行综合分析。
ncbi使用指导NCBI是美国国家生物技术信息中心（National Center for Biotechnology Information）的缩写，是一个提供生物医学和遗传学相关数据和信息的数据库。
NCBI提供了许多工具和资源，以帮助研究人员在基因组学、蛋白质学、遗传学和生物信息学等领域进行研究。
以下是使用NCBI的一些基本指南：1. 访问NCBI网站：使用任何现代网络浏览器，打开NCBI的主页（https://）即可开始使用。
2. 搜索文献：在NCBI主页上的搜索框中，输入你要搜索的关键词，如基因名、疾病名或其他相关的信息。
点击“搜索”按钮，即可看到与你的搜索关键词相关的论文和研究。
3. 搜索序列：如果你希望搜索某个特定基因或蛋白质的序列，可以使用“基因”或“蛋白质”选项卡下的搜索工具。
在搜索框中输入你要搜索的序列信息，点击“搜索”按钮，即可找到与该序列相关的信息和研究。
4. 访问数据库：NCBI提供了许多数据库，如GenBank（基因组数据库）、PubMed（文献数据库）和BLAST（序列比对工具）。
你可以使用NCBI的导航菜单，选择你感兴趣的数据库进行浏览和搜索。
5. 下载数据：在NCBI的数据库中，你可以找到大量的基因组序列、蛋白质序列和其他相关数据。
你可以通过点击数据记录的链接，进入详情页，然后选择下载你需要的数据文件或信息。
6. 利用NCBI工具：NCBI还提供了一些生物信息学工具，如BLAST（序列比对工具）、Primer-BLAST（引物设计工具）和Gene Expression Omnibus（基因表达数据库）。
你可以使用这些工具进行基因序列比对、引物设计和基因表达分析等。
7. 阅读文献：NCBI的PubMed数据库是一个广泛的生物医学文献数据库，你可以使用关键词搜索文献，并阅读或下载全文。
你还可以使用PubMed Central（PMC）访问免费的全文文章。
总之，NCBI是一个丰富的生物医学信息资源，提供了许多工具和数据库，以帮助研究人员进行基因组学和生物信息学研究。
